YOLOv8-Seg改进：轻量级Backbone改进 | 高效模型 (Efficient MOdel, EMO),现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

  本文改进：面向移动端的轻量化网络模型——EMO，它能够以相对较低的参数和 FLOPs 超越了基于 CNN/Transformer 的 SOTA 模型，支持四个版本EMO_1M, EMO_2M, EMO_5M, EMO_6M，参数量如下，相比较yolov8-seg各个版本如下：

	layers	parameters	gradients	GFLOPs
EMO_1M	571	3276963